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随机算法最新视觉报道_随机算法原理(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

随机算法

电脑摇号机：公平选择的科技力量 𐟎𒊦Ž⧴⧧‘技的奥秘，我们发现了一种能够为随机选择提供科学依据的神奇设备——电脑摇号机。它不仅在彩票、抽奖、招生等场景中大放异彩，还为公共资源配置提供了公正、公平的选择方式。 𐟔 高效精准的随机选择电脑摇号机的核心在于其内置的随机数生成器，它能够在极短的时间内生成大量不重复的随机数。通过先进的算法处理，电脑摇号机能够以高效、精确的方式实现随机选择。与传统方式相比，它避免了人为因素的干扰，确保了结果的公正性。 𐟌 多种应用场景电脑摇号机的应用场景广泛，为人们提供了科学的决策依据。在彩票销售中，它能够确保每个数字的选取都是完全随机的，杜绝了作弊行为。在学校招生中，它能够快速、公正地完成录取名单的生成，避免了人为因素对招生结果的影响。 ⚙️ 提高效率降低成本电脑摇号机的使用能够大大提高工作效率，并降低相关成本。在许多公共资源配置方面，通过电脑摇号机的自动化处理，可以减少人工干预，确保公平公正，节约大量人力资源。同时，它还能快速处理大量数据，比人工摇号更加高效。 𐟔’ 随机算法的选择与改进为了确保电脑摇号机的随机性，算法的选择和改进至关重要。科学家们通过对随机算法的研究和改进，不断提高电脑摇号机的可靠性和安全性。同时，也需要关注算法的安全性，避免被恶意攻击者利用漏洞进行不当操作。 𐟓Š 摇号结果的公示与监督为了保证电脑摇号机的结果公正有效，必须进行公示和监督。在摇号过程中，应当对摇号机进行专业的检测和认证，确保其随机性和功能完好。同时，在摇号结果公布之后，应当通过公示渠道向社会公布，接受社会监督。总结来说，电脑摇号机作为一种基于电脑技术的随机选择设备，通过高效、精准的随机数生成器、多种应用场景、提高效率降低成本的特点，为人们提供了公正、公平、便利的选择方式。然而，在使用过程中，仍需关注算法的选择与改进、摇号结果的公示与监督等问题，以确保其正常运行和结果真实可靠。

算法之美：如何用计算机科学智慧指导生活《算法之美：计算机科学如何影响日常生活》这本书不仅揭示了计算机科学和人类决策之间的联系，还展示了如何将这些原则应用于我们的日常生活。这本书在2016年被亚马逊评为“年度最佳科学读物”，因为它提出了一种新的思考方式：我们能否通过学习计算机科学来更好地做出日常决定？计算机科学的核心目的是用计算机解决实际问题。而《算法之美》则提出了一个有趣的问题：“我们能否反过来，用这些算法来解决我们生活中的问题？” 书中讨论的算法领域包括最优停止、探索与利用决策（何时坚持已知的最佳选择，何时寻找更好的选择）、排序、缓存、调度、贝叶斯定理（预测）、过拟合（模型创建时的过度拟合）、放松（解决容易的问题而不是实际问题）、随机算法、网络算法以及游戏理论。每个领域都有独特的见解和深刻的讨论，这些看似理论化的概念实际上在日常生活中有着惊人的应用。这本书以一段关于“可计算的善意”的讨论作为结尾，鼓励我们减少不必要的计算和复杂性，以更简单的方式与他人相处。

随机森林为何不使用训练集和测试集？随机森林是一种强大的机器学习算法，它利用多棵决策树的组合来提高预测的准确性。与许多其他机器学习模型不同，随机森林不需要将数据集分为训练集和测试集。这是因为它采用了一种独特的方法来评估模型的性能，即袋外误差（Out Of Bag Error，OOB error）。在构建随机森林时，每棵决策树都是从原始数据集中通过有放回抽样（bootstrap抽样）生成的。这意味着每棵树的训练集虽然与原始数据集大小相同，但由于抽样的随机性，部分样本可能被多次抽取，而其他样本则从未被抽取。这些从未被抽取的样本被称为袋外数据（Out Of Bag Data）。 OOB误差的计算方式是，对于每个样本，检查有多少棵树的训练集中没有包含该样本。这些树通过多数表决产生的预测结果如果与样本的实际类标相同，则认为预测正确，否则预测错误。将所有样本的错误比例加起来，就得到了OOB误差。随机森林的提出者在论文中证明了OOB误差在衡量模型性能上的有效性。虽然理论上可以将数据集分为训练集和测试集来比较不同随机森林模型之间的性能差异，但通常情况下，直接使用OOB误差就足够了。这种方法的优势在于，它能够充分利用整个数据集的信息，而不需要额外的数据分割步骤，从而简化了模型训练和评估的过程。

Python实现随机森林，鸢尾花案例随机森林是一种基于集成学习的强大机器学习算法，它通过组合多个决策树来提高预测的准确性和稳定性。以下是使用Python实现随机森林的详细步骤，以鸢尾花数据集为例：数据准备 𐟓ˆ 首先，准备好用于训练和测试的数据集。通常，数据集应包含输入特征（自变量）和目标变量（因变量）。随机抽样 𐟎š机森林的核心思想是通过自助采样（bootstrap sampling）方法创建多个训练集。对于每棵决策树的训练集，从原始数据集中随机抽取样本（有放回抽样），形成新的训练集。决策树的建立 𐟌𓊥﹤𚎦𘪨𛃩›†，构建一棵决策树。在构建决策树的过程中，每次分裂节点时，从所有特征中随机选择一部分特征进行评估。这种随机选择特征的过程有助于增加每棵树的差异性。集成预测 𐟤 当所有决策树训练完成后，针对新的输入数据，每棵树分别进行预测。对于分类问题，可以采用投票或取平均值的方式来确定最终的预测结果；对于回归问题，则取所有树的预测结果的平均值。模型评估 𐟓Š 使用测试集对随机森林模型进行评估，通常使用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等指标来评估模型的性能。代码实现 𐟒𛊥𐆅xcel数据保存为dataframe格式，并转换为数组： data_array = df.to_numpy() 使用随机森林算法进行分类： # 分类算法 # 机器学习 # 深度学习 # 东北财经大学 # 实证分析 # 统计分析 # 计量经济学通过以上步骤，你可以轻松实现随机森林算法，并对鸢尾花数据集进行分类和评估。

世界著名计算机学家:姚期智 #科学# ##科普# #科普涨知识# 姚期智（Andrew Yao）是计算机科学领域的一位杰出专家，以其在计算复杂性理论、算法设计和量子计算等方面的贡献而闻名。他于1946年出生在中国，后来移居到美国，并在哈佛大学获得了学士学位，随后在加州大学伯克利分校获得了博士学位。主要贡献计算复杂性理论：姚期智在计算复杂性理论方面的工作奠定了许多基础。他提出的“姚的引理”（Yao’s Lemma）在随机算法和复杂性理论中具有重要意义，帮助研究者理解随机化对算法性能的影响。随机算法：姚期智对随机算法的研究推动了这一领域的发展。他提出了“随机化”的概念，展示了如何利用随机性来设计更高效的算法，这在很多实际应用中都得到了广泛的应用。量子计算：姚期智在量子计算领域也做出了重要贡献。他提出的“量子比特”概念为后来的量子计算机的发展提供了理论基础。他的研究帮助人们理解量子计算的潜力和局限性。密码学：姚期智在密码学方面的研究也颇具影响力，他的工作为现代密码学的理论基础奠定了基础。他提出的“安全多方计算”理论使得多个参与者可以在不泄露各自私有数据的情况下共同计算结果。学术成就姚期智的学术成就得到了广泛的认可，他曾获得多项重要奖项，包括图灵奖（2000年）、国家科学奖章（2012年）等。他还是中国科学院院士、美国国家科学院外籍院士等多个学术组织的成员。教学与影响姚期智不仅是一位杰出的研究者，还是一位优秀的教育者。他曾在普林斯顿大学、加州大学伯克利分校等多所知名高校任教，培养了大批优秀的计算机科学人才。他在教学中注重激发学生的创新思维和实践能力，深受学生喜爱。结论姚期智的研究和贡献在计算机科学领域产生了深远的影响。他的理论和算法不仅推动了学术研究的发展，也为实际应用提供了强有力的支持。作为一位杰出的科学家，姚期智的成就激励着无数后继者在计算机科学的道路上不断探索与创新。如果您希望我将这些内容扩展成一篇更长的文章，或者需要具体的方向和细节，请告诉我！

𐟌𓩚机森林与可视化全攻略𐟓Š 探索随机森林的奥秘，一起揭开这个强大的机器学习算法的面纱吧！𐟔 随机森林，通过集成多个决策树，能够显著提升分类和回归问题的解决能力。 𐟌𒠪*随机森林的魔力** * **分类问题**：在医疗领域，它可以帮助医生根据病人的各种指标，更精准地预测疾病风险。 * **回归问题**：金融分析师则可以利用它来预测股票价格走势，为投资决策提供有力支持。 * **特征选择**：随机森林还能揭示哪些特征对预测结果影响最大，为数据科学家提供宝贵的洞察。 * **异常检测**：网络安全专家则可以通过它迅速识别异常行为，筑起防御网络攻击的第一道防线。 𐟎蠪*可视化与解读的魔力** * **树的可视化**：一棵随机森林中的树，通过可视化可以清晰展现其决策过程和每个特征的影响力。 * **混淆矩阵**：这个工具能直观地展示分类模型的性能，让你一目了然预测结果的准确性。 * **ROC曲线**：它能帮助你找到最佳的决策边界，优化你的分类器性能。 𐟒ᠪ*总结** 随机森林不仅功能强大，而且通过直观的可视化工具，使得数据分析变得更加易于理解和操作。无论你是数据科学的新手还是老手，随机森林都是你不可或缺的利器！✨

随机算法背后的秘密：他们是如何操控的？你知道吗？世界上根本不存在真正的随机！所有的随机算法其实只是模拟随机而已。那些打着随机幌子的人，可以通过改变输入参数或者权重来控制结果。更可怕的是，他们根本不需要公开算法，可以直接说啥是啥。举个例子吧，有个叫“拉表”的东西。什么是“拉表”呢？简单来说，就是通过人为操控，确保某些特定用户（比如出价高的用户或者VIP用户）更容易中签，而其他用户的中签概率就被降低了。这种操作可能隐藏在所谓的“随机算法”背后，以达到表面上的“公平随机”。随机算法的特性 𐟎𒊊大多数随机算法其实是伪随机的，依赖于初始种子（seed）生成看似随机的数值序列。如果种子值或者算法逻辑被人为控制，结果就并非真正随机。换句话说，随机算法的输出可以通过设计使某些结果更可能发生，比如增加特定用户的中签权重，或者通过条件判断排除某些用户。如何通过随机算法实现拉表 𐟓ˆ 以下是一些可能的技术手段：权重控制 𐟎€š过给特定用户分配更高的权重，显著提高他们的中签概率。例如，生成候选名单后剔除不符合条件的用户。这在表面上仍然符合“随机抽选”，但实际操作已偏向特定群体。优先排序 𐟏† 在随机选择之前，按用户某种特性（如出价、资历）排序，使得高优先级的用户更容易被选中。比如，按照优先级排序后从顶端随机抽选。多次抽选机制 𐟎𒊩€š过多次抽选来增加特定用户的中签机会。这种方法虽然复杂一些，但效果更好。总结一下 𐟓 所谓的“随机”其实并不随机，背后都是人为操控。那些打着随机幌子的人，通过控制输入参数或者调整算法的实现方式来达到他们的目的。所以，下次再听到“随机”这个词的时候，别忘了想想背后的真相哦！

别玩大富翁11的挑战模式，会变得不幸[裂开]第一次萌生出去讨论组里给一游戏写差评的念头，我花钱买游戏是为了放松的，不是为了让这游戏的算法来恶心我的…领主的骰子永远好运，想去哪就去哪，永远在买房，永远踩不到玩家的地，触发随机事件全是好运的，开局钱多地多就算了，连大乐透也是领主在中，我真服了……如果一个随机的运气游戏让玩家永远倒霉，那还玩什么呢？我和路子哥两个人，三把玩下来，玩到最后两个人都不讲话了，心情都变差了，这不是游戏这是坐牢𐟙（Ps大富翁4是永远的经典！

谷歌前员工新公司推出革命性热力学计算机谷歌前量子计算团队成员创立的新公司Extropic，提出了一种全新的计算方式：利用物质的随机波动来驱动计算。这种方式超越了传统数字计算的限制，有望在速度和能效上秒杀当前的CPU和GPU。他们认为，这种计算方式更接近自然和大脑的计算方式，能够更快地完成任务。这种新型计算方式不仅扩展了硬件的性能界限，而且使得原本在数字处理器上不可行的强大概率AI算法成为可能。相比于当前的CPU、GPU等数字处理器，这种全新的AI加速器在速度和能效上有望实现数个数量级的提升。关于模拟计算，以往主要集中在确定性算法上，但Extropic选择的是随机模拟方法，因为模拟随机系统的数字算法通常具有较弱的收敛性，且每个时间步骤所需的计算量远超其确定性的对应算法。直到最近，技术的进步才使得构建真正随机模拟计算机成为可能。Extropic选择使用超导技术和CMOS技术，因为通过约瑟夫森结可以实现非线性哈密顿动力学的模拟，而CMOS技术则适用于大规模可制造的环境。 Extropic正在开发的项目是一个全栈硬件平台，该平台利用物质自然的波动作为计算资源，为生成式AI提供支持。这种新型计算方式有望突破传统数字计算的限制，将硬件的扩展能力推向新的高度。此外，Extropic还解释了其概率性AI加速器的基本原理和运行原理，该加速器通过有效地解决能量基模型（EBMs）的采样需求问题，实现了在运行时间和能源效率方面的显著提升。总的来说，Extropic的这种新型计算方式有望提升人工智能加速器的性能，开启一个全新的人工智能加速时代。这种计算方式不仅更快、更节能，而且能够完成传统数字处理器无法实现的任务，为人工智能领域带来巨大的变革。

AI大佬获得物理学诺贝尔奖，套用《三体》一句话：物理学是不是不复存在了？杰弗里.欣顿就是谷歌的副总裁，搞机器学习的，也是计算机最高奖图灵奖获得者。把现实的物理世界打开，几乎就是数字和算法了。宏观的力学和热学很难进步了，微观层面，其实就是统计学和概率论了，都必须用机器学习来建模，模拟大量粒子的随机运动，底层运用的是随机布尔算法，通过大量运算得出最大概率的数据。光学和电磁学估计也很难大发展了。杰弗里在谷歌的贡献，其实就是图片识别，看到一张照片，通过机器学习抓取特征，能哪个地方是动物，哪里是人，哪里是植物，这么说，是物理学也没错，只不过嘛，人家认为自己是AI专家，是数学家，也不会承认自己是物理学家。

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